内容来源 | 中信出版社 出版
书籍《中国经济 2026：激活新增长引擎》黄汉权 等 著
责编 | 柒 排版 | 沐言
第 9482篇深度好文：7477字 | 17 分钟阅读
人们惊叹于近年来人工智能发展和应用的速度，并且越来越多地加入相关讨论：一方面，尝试回答人工智能将为人类创造怎样的美好未来；另一方面，警示人工智能可能给人类社会带来怎样的风险。
与此同时，作为人工智能发展条件或应用领域的信息、计算、互联网、数据等技术和基础设施也获得加速发展，与人工智能形成相互促进和相互赋能的关系，使几乎所有的科技领域都预期将迎来颠覆性突破。
首先，人工智能现有各种模型的应用前景，正在通过各种智能体的形式呈现出来，并且随着通用人工智能的到来，人工智能技术及其应用将从目前的水平进一步跃升。
其次，在现有的数字技术与产业相结合模式的基础上，人工智能的新赋能将把数字经济推到一个新的高度，并创造和塑造新的产业模式和形态。
再次，这场科技革命不仅关乎国家现代化的进程，还关乎经济整体和企业的竞争力，也同家庭和个人息息相关，其影响正在渗透于全社会诸多方面。
其中，诸如人工智能对生产率、就业、民生的影响都面临着 " 奇点来临 "，且具有双刃剑性质，必须予以高度关注和积极应对。
最后，中国在全球人工智能发展和应用的竞赛中处于第一梯队，在人工智能革命中，既能获得巨大收益，也负有大国责任，应该在自身探索和国际合作的基础上，成为人工智能治理中公共品的供给者。
本文将主要关注人工智能对就业的挑战，以及社会保障制度的可能应对路径。
一、从人工智能视角重新认识社会保障
诚然，以规制、激励和劝导这样的方式引导人工智能对标人类意图，是政策制定和实务推动所不可或缺的。
然而，从理论和经验来看，也有诸多理由使我们不能有足够的把握认为，只需做出这些努力，便能如愿以偿地影响人工智能的发展，从而可以一劳永逸地解决所关注的问题。
譬如避免人工智能带来就业破坏大于就业创造的结果，在数字鸿沟的基础上进一步形成智能鸿沟，以致造成劳动力市场两极化，进而扩大收入差距等等。
与此同时，人工智能的发展方向也不是可以预先决定的，劳动者的何种技能会在何时、何种程度上被替代也是不确定的。
鉴于人工智能在经济社会发展中的积极作用，既不能指望任何 " 涓流效应 " 自动开启，也不能完全依赖任何单一调控手段予以发动。
因此，我们需要建立一个作为终极社会保障的制度体系，确保生产率得到分享、劳动者受到保护。
从以下几个方面，我们将揭示人工智能表现出的特性，并据此论证为什么建立健全普惠性社会保障制度，是应对人工智能就业冲击的题中应有之义。
首先，创造性破坏是一个整体，没有 " 破坏 " 就没有 " 创造 "。
如同任何先进技术一样，人工智能被赋予了增进民生福祉的终极期望，但技术和福祉终究不是同一个东西，两者之间存在着动机差别和功能边界。
例如，人工智能提高生产率和促进经济增长的功能，归根结底在于其创造性破坏性质。创造性与破坏性本质上是一枚硬币的两面。
对于理解这种相反相成的性质，以下两项研究成果具有一定的启发性。
其一，发表在《科学》杂志的一篇论文介绍的研究结果，揭示出自动化与增强就业能力并非一定是对立关系，两者反而常常呈现互为条件的关系。
也就是说，在该研究所考察的领域中，实现自动化通常是提高低技能群体劳动生产率，进而缩小整体收入差距的前提条件。
其二，基于在 50 个国家和地区的微观调查数据，普华永道在一份以《2025 年全球人工智能岗位晴雨表》为题的报告中展示：
一方面，" 最受人工智能影响的产业 " 与 " 最不受人工智能影响的产业 " 相比，前者每个雇员创造的收入比后者高出 3 倍；
另一方面，将更多受到影响的岗位与较少受到影响的岗位进行比较，前者的增长率比后者低 27 个百分点。
从宏观经济层面，特别是结合中国的情况来看，包括节约劳动力在内的减少要素投入功能、缩减低生产率行业份额、推动低生产率企业退出乃至破产、通过市场结清消除过剩和无效产能，都是作为可持续驱动力的生产率得以提高的必由之路。
人工智能的强大赋能性，也恰恰体现在将这些过程成倍地加快。与此同时，这些提高生产率的途径也是创造性和破坏性的统一，不可避免地造成对就业的冲击和对部分劳动者的伤害。
因此，合理的制度安排，就是要确保创造性和破坏性之间不会成为一种零和博弈，不会表现为 " 不是东风压倒西风，就是西风压倒东风 " 的非此即彼关系。
除了通过促进人工智能发展和应用的对标，增强劳动者应对挑战的人力资本禀赋，以最大限度保持创造性和破坏性之间的合理平衡，还需要筑牢制度性屏障，防止创造性破坏对人本身造成的 " 破坏 "。
其次，天底下没有所谓的 " 涓流效应 "，而是往往产生 " 合成谬误 "。
基于科技进步与经济社会发展之间关系的经验，我们可以做出这样的判断：人工智能发展与民生福祉提高之间，隐含着某种微妙的关系。
一方面，人工智能发展最突出的特征，是不会自然而然带来程度上相等、节奏上同步、时空上并存的民生福祉效应的。经济学家对所谓的 " 涓流经济学 " 的批评已形成越来越多的共识。
另一方面，一种常见的经济社会现象很可能将在这里大行其道，即当事人看似理性的分散行为造成 " 合成谬误 "。
人工智能前所未有的进步速度和颠覆性质并非免费的午餐，而是伴随着巨大的投资，包括人才、资金、能源、基础设施的大规模投入，这使技术演进成为一场激烈的竞争。
对主要国家政府来说，人工智能能发展成为占领制高点的国家间竞赛，以及形成经济增长点的关键抓手，因此给予大量补贴和其他政策优惠。
对投资者来说，大规模投入该领域毕竟不是出于慈善或公益，而是预期高收益的风险投资。对技术创新企业来说，能否在这个领域占据先机，不仅关乎竞争力的位次，而且似乎成为生死存亡的分水岭。
对应用技术的经营主体来说，其出发点自然是减员增效、降本增盈。
上述所有当事者的动机和追求不仅具有极大的力度，还表现为：无论出于任何理由选择观望，皆不会得到伙伴企业和竞争对手的响应，而只会让自己落在后面。
既然市场主体不可能主动去控制人工智能的潜在风险和冲击效应，政府规制和调控举措就不能缺位或滞后。
最后，人工智能的就业冲击性质表明，识别社会保障受益人的难度日益凸显。
在理查德 · 蒂特马斯所框定的剩余型和制度型社会福利模式两极之间，或者在哥斯塔 · 埃斯平 - 安德森概括的三种福利国家模式之中，不同社会保障制度的独特之处，通常表现在保障和覆盖原则的普惠性差异上。
也就是说，在那些更靠近剩余型模式的社会保障体制下，制度的实施需要建立在对保障对象的资格进行严格识别的基础上。
一旦涉及与就业相关的社会保险、其他保障或福利待遇，头等重要的就是确认对象是自愿放弃就业，还是缺乏获得或接受可能就业机会的必要条件。
换句话说，社会保障制度力图保障真正陷入困境的人群，而尽量避免 " 养懒汉 "。然而，在人工智能时代，这种模式的运行条件将发生根本变化。
在人工智能赋能的自动化技术作用下，劳动者与工作岗位、社会保障之间的关系，正在并将继续发生颠覆传统观念的变化，这种变化要求认知范式和政策导向做出相应转变。
一个日益显现出来的现象是，社会作为一个整体越来越难以预先判断：何种劳动者技能可以同人工智能形成互补关系，从而可以预期由新技术予以增强；何种劳动者技能与人工智能恰好形成竞争关系，从而使掌握该技能的劳动者成为岗位被人工智能替代的对象。
可见，劳动力市场上的人力资源错配，不是任何劳动者个人的过错。并且，劳动者一旦从遭遇就业冲击的经历中懂得这个道理，理性的选择便是不断接受培训和再教育，有时甚至需要一些时间观察和等待。
对社会而言，更好的方式则是以更加普惠的方式对此给予兜底保障，允许受冲击劳动者试错和等待。
概而言之，如果劳动者个人的就业意愿、失业原因和劳动参与状态均无法得到确定性地识别，社会保障制度就应该更具普惠性，以便为劳动力市场行为留出更充分的余地。
二、如何增强社会保障的普惠性？
社会保障制度的演进路径，就是一个保障水平持续提高、普惠性不断增强的过程。
实际上，社会保障水平和均等化程度的提高，都是以增强普惠性的方式得以实现的。
以城乡居民养老保险制度为例，虽然这个项目并不是一种无须缴费或覆盖全民的社会养老金制度，保障水平也有待显著提高，但是该项目所具有的制度特点颇值得关注。
譬如很低的缴费门槛，符合年龄要求人群的制度性全覆盖，改革决策和制度的建立健全均属于中央政府事权，等等，恰恰都体现了较强的普惠性。
此外，与此类似的做法，比如城乡居民医疗保险、覆盖城乡的最低生活保障等制度，以及失业保险金通过用于公共就业服务和 " 稳岗援企 " 的方式惠及更广泛劳动者群体等，也都是社会保障普惠性增强的体现。
上述同一个命题，往往还表现为社会保障与社会福利两种制度的异同。关于这两种制度体系，从以下两个层面来理解，可以获得一定的启发。
纯粹从理论上看，社会保障更接近于剩余型模式，社会福利更接近于制度型模式，因而两者可以被看作不同（层次）的制度形式。从制度运行和政策实施的角度来看，实践中也形成了两种制度模式彼此相异的一些做法。
不过，在制度的实施和演进中，两者之间的差别通常只是剩余型和制度型性质的程度差别，或者只是叙事意义上的差别，犹如在 " 七分剩余、三分制度 " 模式与 " 三分剩余、七分制度 " 模式之间的差别。
中国的社会保障是广义的制度体系，包括社会保险和社会救助等内容，也蕴含着社会福利的诸多基因。
不过，从方法论的意义上，把社会保障与社会福利这种目标大致相同、功能有所差异、手段常有不同的模式，作为制度光谱的两极和参照系，可以帮助我们获得一个坐标系，以便在比较中看清社会保障制度演进中的普惠性方向和对应的途径。
从这个意义上说，虽然社会保障与社会福利两种制度具有根本的共同之处，即以社会共济的方式达到社会保护的目标，以社会统筹的方式分享发展成果，但我们也可以看到两者之间存在一些明显不同。
首先，两者依据的制度理念和原则存在一定差异。
社会保障仅对界定的人群的最基本需求做出保障承诺，社会福利则根据社会必要水平，确定一个关于人的基本权利的普适标准，无差别地做出社会福利安排。
所以，社会福利提供的公共服务范围要显著大于社会保障，旨在满足生命周期各个阶段的需求。同时，社会福利的保障水平也更高，且伴随着生产率不断提高而水涨船高。
其次，两者提供公共服务的方式有原则性差别。
很多社会保障项目，通常需要以生计调查或类似的方式识别对象，据以保障 " 符合条件 " 的人群。
社会福利制度则以普惠的方式，以全体国民或具有某一共同特征的人群整体为对象提供公共服务。
最后，两者财政理念和预算纪律观不同。
社会保障制度更倾向于奉行传统财政理念，追求增收节支、以收定支和当期平衡，每逢遭遇外生性冲击，往往还会主动提出或被迫接受紧缩要求。
社会福利体系则从更长期的维度考量财政 " 平衡 "，既看重支出对于社会保护的意义，又看重支出对于人力资本培养的作用，着眼于更好的经济表现和水涨船高的财政收支。
鉴于很多国家因削弱福利体系的实践而付出惨痛代价，经济学界和政策研究领域开始反思乃至重建福利国家理论。约瑟夫 · 斯蒂格里茨做过权威性的综述，在一定程度上可以代表主流经济学家的共识，也可谓经济理论在这方面的最新发展。
首先，福利国家以制度化的形式，向国民提供具有共济、互惠、诚信和团结性质的公共品，弥补市场失灵，维护社会公平正义。
其次，福利国家通过提供必要的保障和激励，鼓励个体承担风险和从事创新，并为每一个人享有社会必要的生活质量提供全生命周期支持，以制度化的方式协调代际合作。
最后，信仰、偏好和习惯是由超越市场范围的诸多因素，譬如社会规范和非正规制度决定的，因此，社会福利并不会削弱受益人的责任感和工作努力程度。
福利国家自诞生以来，历时已久并经历种种变化和起落反复，各国在不同时期分别积累了成功经验，也付出了失败的代价。
总体来说，当今世界的社会保障或社会福利已经超越剩余型模式，在不同程度上接近制度型模式。
对中国来说，面对现实存在的和预期出现的挑战，这方面的制度建设仍然任重道远。
首先，社会保险的给付水平和均等化程度，仍然不能充分满足日益增长的城乡居民需要。
一方面，不同人群参加的社会保险项目之间待遇差距过大；另一方面，很多社会保险项目尚未实现应保尽保。
其次，社会保险的普惠性仍然不强，仍然基于各种既定制度方式识别受益对象，提供排他性或差别性待遇。这种做法不仅在人工智能时代日益变得没有意义，也不符合全体人民共同富裕的现代化理念。
最后，虽然社会保障制度建设的成效显著，但现行的推进速度仍然属于常规态，因而与人工智能非常规演进的速度不甚匹配，从而不足以应对相应的就业和民生冲击。
人工智能预期带来的巨大生产率提升，终究可以打破资源的绝对约束，为构建更高水平福利国家提供坚实的物质基础。
在此基础上，中国的社会保障制度将接受更多的社会福利理念和做法，从增强普惠性和覆盖全生命周期着眼，为全体居民提供更为广泛、充分和均等的基本公共服务。
无论是采取低调的表达方式和渐进的过渡方式，实质性转向更加普惠性的基本公共服务体系，还是高调宣示以建设中国特色福利国家为目标，对于国家财力能否支撑、如何筹资等问题都不能避而不答。
在进一步分析之前，有必要预先强调一个两点论：
一方面，增强社会保障制度的普惠性，或以更多的社会福利特征代替社会保障特征，无疑是制度建设的方向，也是目前应该探讨的重要话题；
另一方面，这并不意味着可以淡化 " 尽力而为、量力而行 " 的原则，只不过在更高的经济发展水平上，以及在人工智能显著提高生产率的预期下，政府工作的 " 尽力 " 应该与日俱增，财政能力的 " 量力 " 也到了水涨船高的时刻。
更大规模的投入，并非总是表现为资金总量的增加，在更多的情况下更应该是支出结构的调整。
这里涉及的做法便是从 " 对物投资 " 更多转向 " 对人投资 "。从民生需要和国际比较来看，中国政府的财力和支出结构仍然有调整的余地。
根据中国近期人均 GDP 跨过世界银行定义的高收入国家门槛（13935 美元），进而在 2035 年成为中等发达国家（27000 美元）的发展目标，我们可以把人均 GDP 处于 12000～30000 美元的国家作为参照系，就政府总支出、社会性支出占 GDP 比重进行比较。
2020 年，中国政府支出占 GDP 的比重为 33.9%，相当于参照国家算术平均值的 83.9%；同年中国政府社会性支出占 GDP 的比重为 17.8%，仅相当于参照国家平均水平的 70.9%。
研究还表明，对中国经济的物质资本投入已经面临持续的报酬递减，而对人的投资将在长期内保持很高的收益率。
更多、更高质量的社会福利供给，本质上相当于国家以制度形式，将面临报酬递减的物质资本转化为具有报酬递增性质的人力资本。
以全民分享生产率提高收益为目标的社会福利制度，如同公共财政制度一样，处理好收入与支出的平衡始终面临着两难抉择，也是关于增长与分配关系的永恒课题。
发展经济学家曾经概括出两种增长与分配关系模式。
一是 " 先增长，后分配 " 模式，将资本积累和投资激励置于优先地位，主张社会忍受一段时间的收入不均等，在社会变得足够富裕时再实施再分配。
二是 " 边增长，边分配 " 模式，主张在经济发展创造出社会财富增量的同时。
即通过社会福利制度进行再分配，以随时随地缩小收入和基本公共服务可得性之间的差距。后一种模式因其增长与分配的同步性，被认为有利于实现公平与效率的统一。
与此同时，长期以来公共政策理念都采取谨慎小心的态度，防止 " 边增长，边分配 " 模式超越应有的限度，以致演变为一种 " 先分配，助增长 " 模式，陷入寅吃卯粮的境地，甚至陷入民粹主义政策陷阱。
可以说，这种谨慎态度，特别是对 " 先分配，助增长 " 模式的否定，长期以来都有着充分的理由。
然而，至少由于两个重要的变化以及由此发生的新情况，对于这类问题日益需要重新认识，换句话说，我们亟待进行一个基于范式转换的理念更新。
第一个变化是中国经济增长的主要制约因素已经从供给侧转到需求侧，居民消费日益成为增长的决定性拉动力，而后者的提振有赖于更具普惠性的社会保障。
第二个变化是人工智能的发展不仅为我们带来生产率大幅提高的极大可能性，预先分配这个更大生产率蛋糕的必要性，可以得到经济理论的支持。
对预期未来将出现的极高生产率和充分涌流的物质财富进行预先分配，在逻辑上相当于对后代的负债。
正如瑞 · 达利欧所指出的那样，" 一个实体的债务是另一个实体的资产 "，因此，认为政府长期负债意味着把债务留给子孙后代的看法并不准确，对此忧心忡忡更无必要。
也就是说，如果以这笔 " 借款 " 保障和改善了民生福祉，增强了人力资本，提高了个人和社会的生产率，并且建立起生产率的分享制度，我们这一代人无疑为后代留下了一笔优质资产。
通过对人工智能挑战和发展面临的制约这两个因素进行交叉比照，聚焦几个最迫切的任务领域，提出以下三个有针对性的政策建议。
首先，应对结构性就业矛盾，是抵御即将来临的人工智能就业冲击与应对当下劳动力市场挑战的结合点。
这种结合让我们既始终坚守制度建设的方向，也善于抓住最紧迫的政策突破口，久久为功与只争朝夕的努力可以相互赋能。
具体来说，这要求在制度建设和政策实施过程中，把兜底性保障和普惠性福利及再分配手段结合运用，加强以培训为核心的公共就业服务，重点扶助劳动力市场重点人群，特别是努力使其免于技术性失业冲击。
同时，把普惠性收入保障制度与对工作本质和内涵的重新定义相结合，以生产率的不断提高支撑就业向深度和广度拓展。
其次，应对老龄化和 " 未富先老 "，努力实现老有所养、老有所为、老有所乐，需要以制度建设为中心，充分调动和发挥人工智能作为强大赋能工具的作用，用以破解发展中的难题，消除成长中的烦恼，疏通民生改善中的堵点。
针对中国 " 未富先老 " 的新国情特点：
一方面，借助社会保障普惠性制度安排，让老年人和大龄群体同全体居民一起，得以均等地分享生产率提高的成果；
另一方面，借力人工智能系统和智能体的全方位应用，破解老龄化带来的经济社会问题，让技术发挥更大的改善民生、造福社会的作用。
最后，消除居民消费的后顾之忧，需要建设更充分、更普惠、更均等的社会保障制度。
在老龄化和 " 未富先老 " 的条件下，居民消费能够在多大程度上满足支撑经济增长的需要，归根结底取决于两个方面的提升。
一是通过收入水平的持续提高，实现居民消费能力的显著提升。
二是通过基本公共服务水平的持续提高，实现居民消费意愿的显著提升。
* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
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